New video introducing “Department of Computational Medical Science” is now available on YouTube!
We are also preparing videos for each of the four groups within the division. Look forward to it!
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2021年8月25日に開催した、筑波大学計算科学研究センターの「夏休み! オンライン一般公開『スーパーコンピュータ』ってなんだろう?」より、「スーパーコンピュータと計算科学」の講演の様子を動画として公開いたしました。
令和2年度の研究評価を掲載しました。
研究評価・外部評価
吉川 耕司 准教授
宇宙物理研究部門
宇宙にはダークマターやバリオン(原子から構成される物質)などからなる様々な粒子が広がっています。粒子の密度が高いところもあれば低いところもあり、その分布の成り立ちを知るためには計算機を用いたシミュレーションが不可欠です。吉川先生は、これまで解くことが難しかった問題の高精度な計算手法を開発し、宇宙の成り立ちに迫る研究を進めています。
(2021.12.24 公開)
宇宙には、銀河やガスが多く集まる領域やそれらがほとんど存在しない領域があり、その分布は均質ではありません。このような宇宙全体の非一様な構造のことを「宇宙大規模構造」と呼びます。宇宙大規模構造の形成には、宇宙に大量に存在するダークマターやニュートリノが関わっていると考えられています。現在のような宇宙大規模構造がどのようにできたのかを知るためには、宇宙の初期にほぼ一様に分布していたダークマターやニュートリノの分布が、時間と共にどのように変化したのかを知ることが手がかりになります。
これまで、ダークマターやニュートリノの運動のシミュレーションには、ある程度の粒子の集団を一つの粒子(超粒子)とみなして計算するN体シミュレーションという手法が使われてきました。しかしこの手法には、連続で滑らかな粒子の分布を大きい超粒子の分布で置き換えて表現するため、計算結果にノイズが入るという欠点がありました。
粒子の動き(運動)は、粒子の位置と速度で表されます。粒子は、位置と速度の両方の情報を含む位相空間(図1)の中を、時間の経過とともに連続的に移動します。このような粒子の集団的な動きを表す方程式が、ブラソフ方程式(図2)です。数値シミュレーションを使ってブラソフ方程式を解くことができれば、粒子の運動を第一原理的1)にシミュレーションすることができます。しかし、これまでこの計算はほとんど挑戦されてきませんでした。
宇宙の研究では、計算領域を小さく分割して数値シミュレーションを行います。通常の3次元空間(実空間)を扱う場合、x軸、y軸、z軸の辺をそれぞれN個に分割すると、Nの3乗に比例するメモリ量が必要になります。一方、ブラソフシミュレーションは空間3次元に速度空間3次元を加えた6次元の位相空間を扱うため、各辺をN個に分割した場合にNの6乗に比例するメモリ量が必要になってしまいます。精度を上げるには分割数を増やす必要がありますが、ブラソフシミュレーションの場合は分割数を増やすとメモリ量が膨大となってしまい、スーパーコンピュータでも実用的な計算ができないという点が大きな壁となっていました。
そこで、吉川先生はブラソフ方程式の数値拡散という性質に着目しました。空間を分割してブラソフ方程式を解くと、位相空間での粒子の密度を示す分布関数の輪郭が時間経過とともにぼやけてしまうという性質があります(図3)。これを数値拡散と呼びます。これは計算過程で行う近似によって生じるもので、なくすことができません。吉川先生はこの近似の精度を上げることで、数値拡散を減らし、ブラソフシミュレーションの精度を上げる手法を開発しました。
この手法を使うことで、分割数を増やさずにブラソフシミュレーションの精度を上げることができ、結果として同じメモリ量でこれまでのブラソフシミュレーションよりも格段に精度の高い結果を得ることが可能になりました。
さらに、スーパーコンピュータの性能向上も合わさり、世界有数の高性能なスーパーコンピュータ「京」や「富岳」、Oakforest-PACSを使うことで、世界で初めてブラソフシミュレーションを実用化することに成功しています(図4)。「富岳」を用いた成果は、スーパーコンピュータを用いた科学・技術分野の研究の中で、その年に最も顕著な成果を挙げた研究グループに贈られる米国計算機学会のゴードン・ベル賞の2021年最終候補(ファイナリスト)に選出されました。
宇宙は広く、ダークマターやニュートリノも場所によって様々な密度分布をしていると考えられています。今後も様々な条件の場所を標的にブラソフシミュレーションを解いていくことで、宇宙の進化の謎に迫ることができます。また、ブラソフシミュレーションはプラズマの研究への応用も期待されています。
【用語】
1)第一原理計算:実験で得られた数値や経験によるパラメータを使わず、物理の基本法則(第一原理)に基づいた計算を行う手法。
We have started a call for MCRP2022.
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/eng/use-computer/mcrp-application/
Deadline: Jan. 23rd, 2022
From FY2022, there are some changes in the program, such as computers, the maximum budget in each class, disk allocation, procedure at the end of the year, etc.
READ “Call for proposals” and “Guide for submission” carefully, before submitting your proposal.
2022年度筑波大学計算科学研究センター「学際共同利用」プログラム(MCRP2022)の公募が始まりました。
今回からいくつか重要な変更がありますので、「公募要領」、「申請の手引き」を必ず良く読んでからオンライン提出をお願いいたします。
詳しくは学際共同利用のページをご覧ください。
奮ってのご応募をお持ち申し上げます。
公募締切:2022年1月23日(日)
A joint work by Prof. Taisuke BOKU in Division of High Performance Computing Systems, and Prof. Hiroyuki KUSAKA and Researcher Dr. Takuto SATO in Division of Global Environmental Science, was published at 2021 International Conference on Network and Parallel Computing (IFIP NPC2021, held in Paris on November 2021) and awarded to one of the best papers in the conference. This work improves the performance of City-LES simulation code for detailed urban region atmosphere simulation developed in CCS, and ported to full GPU-version under collaboration of codesigning by two research divisions, achieving up to 17 times faster computing performance than CPU-version on Cygnus supercomputer.
高性能計算システム研究部門の 朴 泰祐教授と 地球環境研究部門の日下博幸教授、佐藤拓人研究員らの共同研究の下で、国際会議 IFIP NPC2021 (International Conference on Network and Parallel Computing, 2021年11月パリ開催)において発表した論文が同会議のBest Papersに選ばれ表彰されました。本論文は本センターで開発している都市気象詳細シミュレーションコードであるCity-LESを完全GPU化して,スーパーコンピュータCygnus上でCPUに比べ最大17倍の高速化を達成したもので,本センターで進めるコデザインのための共同研究の大きな成果です。
計算科学研究センター(CCS)に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞く− 研究トピックス」に「Vol.6 新しい気象学の手法を模索する自己組織化マップ」を公開しました。
地球環境研究部門 のドアン助教の研究を紹介しています。
ドアン・グアン・ヴァン 助教
地球環境研究部門
ドアン助教は、地球環境研究部門の研究者です。もともと日本で建築物について研究し都市環境、とくに都市の温暖化やモデリングに強い関心を持っていたそうです。そんな経緯の末、現在は日下先生たちとともに、都市気候や応用気象という分野を研究されています。2021年に地球温暖化予測の研究がノーベル賞を受賞したことで、ますます注目を浴びている気象学研究の一端をご紹介しましょう。
(2021.12.10 公開)
気象学というと天気予報が真っ先に頭に浮かぶと思います。天気図をみて、予報士が明日の降水確率を発表するといったもの。しかし気象学は本来、その天気の原因となる背後のメカニズムを解明することも大きな役割の一つです。そのために重要となる研究が今回紹介する「自己組織化マップ」(注1です。これは気象学に限らず、物理学など幅広い分野で用いられているデータ解析手法の一つです。たとえば、気圧配置(注2が載っている様々な天気図があります。それらを人の眼でみて分類するのではなく、機械によって大量のデータを一気に分類していこうという試みです。人間の神経細胞をもとにモデル化された人工ニューラルネットワークを用いて、数十年に及ぶ四季折々の大量の天気図を入力し、それらにどのような関係性があるかを分類、解析します。これをクラスタリング(注3といいます。図1のように、似たような気圧配置を示すパターンは、近い距離にある点群として集まっていき、最終的にある平面において、分類されたパターンが浮かびあがってきます。これが自己組織化マップ(SOMともいいます)です。これによって気候変動を与える主な原因を抽出することが容易となり、背後の気象メカニズム解明の大きな助けになると期待されています。
図1:気圧配置のデータを入力し、自己組織化マップを作成する概念図 丸の距離が近いほど、同じ天気図のパターンを示している
ドアン助教は、この手法を改良することで、よりよい分類ができるような機械学習のアルゴリズムを研究しています。従来の手法では、図2の左に示す3つのパターンをうまく区別することができませんでした。黄色線と赤線の距離(水色の部分)が同じとして扱われてしまっていたのです。そこでドアン助教らは、新しい距離を導入して、このような差をはっきりと区別できる仕組みを開発しました。
日本列島周辺の40年に及ぶ数万の天気図を用いて学習させた最新の研究では、図2の右図のように、黄色と緑で示した従来の手法(COR-SOM, ED-SOM)よりもオレンジで示したドアン助教らの新しい手法(S-SOM)によるクラスタリングの精度がぐんと向上しているのがわかります。こうした大量の天気図から適切なパターンをうまく抽出する手法ができることで、将来の気象学の発展に役立つことが期待されています。こういった研究を通して、ドアン助教は都市の温暖化や、その温暖環境の原因解明に向けて、日夜取り組んでいます。
図2
ドアン助教は、2021年度の筑波大学若手教員奨励賞を受賞されました。おめでとうございます。
1)自己組織化マップ:入力した大量のデータを並べて平面上で近い位置に集めることで指定した個数のグループに分類するための機械学習手法の一種
2)気圧配置:場所ごとの気圧を等圧線で図示したもので、低気圧や高気圧などの位置関係を表す
3)クラスタリング:様々なデータをグループに分けること
Researchers led by the University of Tsukuba present computer simulations that capture the complex dynamics of elusive neutrinos left over from the Big Bang
Tsukuba, Japan – Current simulations of cosmic structure formation do not accurately reproduce the properties of ghost-like particles called neutrinos that have been present in the Universe since its beginning. But now, a research team from Japan has devised an approach that solves this problem.
In a study published this month in SC ’21: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, researchers at the University of Tsukuba, Kyoto University, and the University of Tokyo report simulations that precisely follow the dynamics of such cosmic relic neutrinos. This study was selected as a finalist for the 2021 ACM Gordon Bell Prize, which recognizes outstanding achievement in high-performance computing.
Neutrinos are much lighter than all other known particles, but their exact mass remains a mystery. Measuring this mass could help scientists develop theories that go beyond the standard model of particle physics and test explanations for how the Universe evolved. One promising way to pin down this mass is to study the impact of cosmic relic neutrinos on large-scale structure formation using simulations and compare the results with observations. But these simulations need to be extremely accurate.
“Standard simulations use techniques known as particle-based N-body methods, which have two main drawbacks when it comes to massive neutrinos,” explains Dr. Naoki Yoshida, Principal Investigator at the Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe, the University of Tokyo. “First, the simulation results are susceptible to random fluctuations called shot noise. And second, these particle-based methods cannot accurately reproduce collisionless damping—a key process in which fast-moving neutrinos suppress the growth of structure in the Universe.”
To avoid these issues, the researchers followed the dynamics of the massive neutrinos by directly solving a central equation in plasma physics known as the Vlasov equation. Unlike previous studies, they solved this equation in full six-dimensional phase space, which means that all six dimensions associated with space and velocity were considered. The team coupled this Vlasov simulation with a particle-based N-body simulation of cold dark matter—the main component of matter in the Universe. They performed their hybrid simulations on the supercomputer Fugaku at the RIKEN Center for Computational Science.
“Our largest simulation self-consistently combines the Vlasov simulation on 400 trillion grids with 330 billion-body calculations, and it accurately reproduces the complex dynamics of cosmic neutrinos,” says lead author of the study, Professor Koji Yoshikawa. “Moreover, the time-to-solution for our simulation is substantially shorter than that for the largest N-body simulations, and the performance scales extremely well with up to 147,456 nodes (7 million CPU cores) on Fugaku.”
In addition to helping determine the neutrino mass, the researchers suggest that their scheme could be used to study, for example, phenomena involving electrostatic and magnetized plasma and self-gravitating systems.
The article, “A 400 trillion-grid Vlasov Simulation on Fugaku Supercomputer: Large-scale Distribution of Cosmic Relic Neutrinos in a Six-dimensional Phase Space,” was published in SC ’21: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis at DOI: 10.1145/3458817.3487401
This research is supported by MEXT as “Priority Issue on postK computer” (Elucidation of the Fundamental Laws and Evolution of the Universe) and “Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku” (Toward a unified view of the universe: from large scale structures to planets). This research is also supported by the JSPS KAKENHI Grant Number JP18H04336 and JP21H01079, by JST CREST JPMJCR1414 and by JST AIP Acceleration Research Grant JP20317829. Our code has been developed partially on ATERUI supercomputer at Center for Computational Astrophysics (CfCA), National Astronomical Observatory of Japan in its early stage. This research also used computational resources of the Oakforest–PACS through the HPCI System Research Project (project ID: hp170123 and hp190093) and Multidisciplinary Cooperative Research Program in Center for Computational Sciences, University of Tsukuba (project ID: 17a40 and xg18i019).
Associate Professor YOSHIKAWA Kohji
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
計算情報学研究部門の宍戸 英彦助教および地球環境研究部門のドアン グアン ヴァン助教の2名が、令和3年度筑波大学若手教員奨励賞を受賞しました。
本賞は顕著な業績を上げ、筑波大学の研究力の向上に貢献した若手教員に送られます。
Welcome to our webpage!
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba (CCS) is a multidisciplinary research center for advanced HPC and natural science researches.
pr[at]ccs.tsukuba.ac.jp
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pr[at]ccs.tsukuba.ac.jp
This simulation is a visualization of 1/1000th of the volume of full system simulation data using the supercomputer Fugaku.
The neutrinos, depicted in white, are drawn by gravity to the red dark matter filament structure.
Movie production year: 2021
Related research paper: “A 400 Trillion-Grid Vlasov Simulation on Fugaku Supercomputer: Large-Scale Distribution of Cosmic Relic Neutrinos in a Six-dimensional Phase Space”, Kohji Yoshikawa, Satoshi Tanaka, Naoki Yoshida, SC ’21: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis
DOI: https://doi.org/10.1145/3458817.3487401
2021年ゴードン・ベル賞ファイナリストに選出された研究成果の一部を可視化し、動画として公開しました。
関連:【プレスリリース】「富岳」を用いた宇宙ニュートリノの数値シミュレーションに成功 〜2021年ゴードン・ベル賞ファイナリストに選出〜
2021年10月28日
国立大学法人筑波大学
国立大学法人京都大学
国立大学法人東京大学
国立研究開発法人理化学研究所
概要
本研究では、ブラソフシミュレーションと呼ばれる全く新しい手法を世界で初めて採用し、スーパーコンピュータ「富岳」の全システムを用いて宇宙大規模構造におけるニュートリノの運動に関する大規模数値シミュレーションを実行することに成功しました。ブラソフシミュレーションは、従来の計算手法(N体シミュレーション)に比べて、ノイズのない数値シミュレーションを実行することが可能ですが、計算量や必要なメモリ容量がかなり大きくなることが問題でした。本研究では、革新的な計算アルゴリズムと「富岳」に最適化したコーディング手法と並列化手法を用いて、90%を超える並列化効率を達成し、さらに、富岳の全システムを用いた数値シミュレーションによって、計算領域を約400兆個ものメッシュに分割した世界最大のブラソフシミュレーションを実施することに成功し、N体シミュレーションによる過去最大規模のニュートリノの数値シミュレーションと同等規模の数値シミュレーションに要する時間を約10分の1に短縮することができました。
なお、本研究論文は、スーパーコンピュータを用いた科学・技術分野の研究の中で、その年に最も顕著な成果を上げた研究グループに与えられる米国計算機学会のゴードン・ベル賞の最終候補(ファイナリスト)に選出されました。ゴードン・ベル賞の最終発表は米国ミズーリ州セントルイスのアメリカズセンター及びオンラインで開催される国際会議において、現地時間11月18日12時30分より行われます。
図 本研究の数値シミュレーションで得られた宇宙大規模構造におけるダークマター(CDM)とニュートリノの空間分布。スーパーコンピュータ「富岳」のほぼ全システムを用いて、それぞれ約3000億個の粒子と約400兆個のメッシュでダークマターとニュートリノの運動を計算した。h-1 Mpc は長さの単位で1 h-1 Mpcは約466万光年。
Position Title: Assistant professor (tenure track)
Affiliation: Division of Astrophysics, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
Field of Expertise: Computational Astrophysics
Research: Computational astrophysics. Especially, those who can contribute to theoretical astronomy and cooperation among different fields through research on computational astrophysics using leading-edge methods of machine learning as well as numerical calculation. At the Center for Computational Science (CCS), we conduct research on the formation and evolution of various astronomical objects such as galaxies, black holes, and large-scale structures using numerical calculations. Besides, in collaboration with the medical science, we are developing a machine learning method for optical bioimaging based on astrophysical radiation transfer calculations as a part of the “Computational Medical Science Promotion Project”. We are looking for a best candidate who promotes research in computational astrophysics using numerical calculations and machine learning, and contributes to promotion of multidisciplinary computational science, including the Computational Medical Science Promotion Project. To offer the position, we hope that you are willing to collaborate with the fields of medicine and information technology. In addition, the appointee will be engaged in teaching at the Degree Program in Physics, Graduate School of Science and Technology and the College of Physics, School of Science and Engineering.
Starting date: April 1st, 2022 or later, as soon as possible
Period: The term is 5 years. The tenure track assistant professor may become a tenured assistant professor after passing a review for tenure which will be performed in the last year of the tenure-track period.
Requirement: Applicants must have a doctoral degree or be expected to obtain a doctoral degree by the time of appointment.
Compensation
・Salary: Annual salary system (The annual salary will be determined based on the regulations of the University, taking into account the career of the employee.)
・Working hours: Discretionary labor system
・Holidays: Saturday, Sundays, national holidays, New Year’s holidays (Dec.29 – Jan. 3), and holidays determined by the University.
Submissions:
1) Resume/CV (with photograph)
2) List of research achievements (distinguish between peer-reviewed papers and others)
3) Electronic reprints or copies of five major papers (PDF file, at least four of which were published within the last five years)
4) Summary of research to date (within 2 sheets of A4 paper)
5) Research and education proposal (about 1 sheet of A4 paper for each)
6) Status of acquisition of external funding
7) Contact information for two references (name, affiliation, email address, telephone number, etc.)
8) Consent for the handling and extraterritorial transfer of personal data in accordance with the EU-General Data Protection Regulation (GDPR) (*Submit this form if you are a resident of member countries of the European Economic Area or the United Kingdom. Please contact us to order the consent form before the submission).
Submission deadline: Monday, November 22nd, 2021 (JST).
Please write “Application for Assistant Professor Position in Computational Astrophysics” on the subject and send a zip file with a password for the documents (1-8) in the pdf format via e-mail to apply_2021_AP01[at]ccs.tsukuba.ac.jp ([at] should be replaced by @). The password should be separately sent to ohsuga.ken.gm[at]u.tsukuba.ac.jp ([at] should be replaced by @ as well).
Contact address: Ken OHSUGA
(Tel: +81-29-853-6495, Email: ohsuga.ken.gm[at]u.tsukuba.ac.jp ([at] should be replaced by @))
Miscellaneous: The Center for Computational Sciences has been approved as a Joint Collaborative Research Center by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science, and Technology. We promote interdisciplinary computational sciences, including joint use of our supercomputer systems. The University of Tsukuba conducts its personnel selection process in compliance with the Equal Employment Opportunity Act.
公募人員:助教(テニュアトラック)1名
所属組織:筑波大学計算科学研究センター・宇宙物理研究部門
専門分野:計算宇宙物理分野。特に,数値計算ならびに機械学習の先端的手法を用いた計算宇宙物理学の研究により,理論天文学に貢献するとともに異分野連携にも積極的に取り組んで頂ける方を求めます。 計算科学研究センターでは,銀河やブラックホール,大規模構造など,諸天体の形成・進化過程について数値計算を用いた研究を行っています。また,異分野連携として,医学分野と協働し,宇宙輻射輸送計算を発展させた生体イメージングの機械学習手法の開発などを「計算メディカルサイエンス推進事業」の一環として行っています。 本公募は,数値計算と機械学習を用いた計算宇宙物理学の研究を推進するとともに,計算メディカルサイエンス推進事業をはじめとする学際的な計算科学の推進にも貢献して頂ける方を求めます。着任後は意欲的に医学,情報工学の分野とも連携して頂ける方を希望します。また,数理物質科学研究群物理学学位プログラムおよび理工学群物理学類において,教育を担当していただきます。
着任時期:2022年4月以降のできるだけ早い時期
任期など:任期は5年。テニュアトラック期間の最終年に実施されるテニュア獲得の審査に合格するとテニュア付き助教となる。
応募資格:博士の学位を有する者あるいは着任時までに学位取得見込みの者
応募書類:
応募締切:2021年11月22日(月)必着
応募方法:サブジェクト名を「計算宇宙物理助教公募」として,上記のファイルを圧縮し,暗号化した上で“apply_2021_AP01[at]ccs.tsukuba.ac.jp([at]を@に変更してください)”までメールで送付してください。パスワードは“ohsuga.ken.gm[at]u.tsukuba.ac.jp([at]を@に変更してください)”にお送りください。
問い合わせ先:大須賀 健(TEL: 029-853-6495, Email: ohsuga.ken.gm[at]u.tsukuba.ac.jp ([at]を@に変更してください))
その他:計算科学研究センターは,文部科学省共同利用・共同研究拠点に認定されており,計算機共同利用を含む学際計算科学を推進しています。筑波大学では男女雇用機会均等法を遵守した人事選考を行っています。